GLFNET：用于高效医学图像分割的全局 - 局部（频率）滤波网络

我们提出了一种名为全局 - 局部滤波网络（GLFNet）的新型 Transformer 风格架构，用于医学图像分割，证明了其具有最先进的性能。我们用全局 - 局部滤波块取代了自注意机制，以优化模型效率。全局滤波器从整个特征图中提取特征，而局部滤波器以适应性方式作为相同特征图的 4x4 补丁生成并添加受限的尺度信息。特征提取发生在频率域而不是常用的空间（图像）域，以实现更快的计算。来自空间和频率空间的信息融合创建了一个在复杂性、所需数据和性能方面效率高的模型。我们在三个基准数据集上测试了 GLFNet，在所有数据集上都实现了最先进的性能，而在 GFLOP 操作方面几乎提高了一倍的效率。